基于机器学习的自适应灌溉决策框架：美国中西部玉米和大豆精准水分管理新策略

针对传统土壤水分平衡(SWB)灌溉工具依赖人工输入、响应滞后等问题，研究者开发了集成多源数据的机器学习(ML)框架，通过XGBoost等算法实现土壤水分亏缺(SWD)实时预测。该模型在2024年验证中表现优异（玉米R2=0.72，大豆R2=0.78），灌溉推荐量与FAO-56和SETMI基准高度吻合，为精准农业提供可扩展的智能决策支持。

　　

传统农业灌溉管理面临严峻挑战：全球70%的淡水消耗用于农业，而现有土壤水分平衡(SWB)工具如FAO-56电子表格和空间蒸散发模型(SETMI)严重依赖人工输入和周期性田间测量，导致决策滞后，难以应对现代传感技术产生的高通量数据。美国中东部内布拉斯加大学林肯分校东部研究与教育中心(ENREEC)的研究团队开发了一套创新的机器学习(ML)框架，通过整合遥感、气象、土壤属性等多源数据，实现了玉米和大豆生产系统中土壤水分亏缺(SWD)的实时预测与精准灌溉决策。这项突破性研究发表在农业工程领域权威期刊《Computers and Electronics in Agriculture》上。

研究团队采用决策树(DT)、随机森林(RF)、梯度提升(GB)和极端梯度提升(XGB)算法，利用2020-2024年两个试验田的灌溉/雨养系统数据，通过特征选择结合农学知识、相关性分析和RF特征重要性评估，构建了预测模型。关键技术创新包括：基于中子探针(NP)校准的土壤体积含水量(θ_v)测量、土壤调整植被指数(SAVI)动态监测、以及10折交叉验证的网格搜索超参数优化。

【研究结果】

1. 模型性能验证：XGB在2024年独立验证中表现最优，预测SWD的玉米R²=0.72(RMSE=22mm)、大豆R²=0.78(RMSE=24mm)，与SWB电子表格估计值高度吻合（玉米47mm vs 53mm，大豆54mm vs 54mm）。
2. 特征重要性：累积生长度日(GDD)、累积参考蒸散发(ETr)、年积日(DOY)是最具预测力的特征，而种植日期、施肥日期等静态特征贡献较低。
3. 田间部署：2024年ML生成的灌溉推荐量（玉米62-70mm；大豆73-83mm）与FAO-56电子表格（玉米61mm；大豆79mm）和SETMI（大豆64-96mm）基准高度一致。
4. 局限性：在2021年独立数据测试中模型泛化性能下降，揭示训练数据多样性不足的问题。

这项研究开创性地构建了首个基于ML的SWD预测框架，其重要意义体现在三方面：首先，通过融合多源异构数据实现了分钟级灌溉决策响应，较传统方法效率提升显著；其次，XGB模型仅需7-14秒训练时间，满足商业化农田实时管理需求；最后，研究揭示的动态特征重要性为智能灌溉系统设计提供了理论依据。尽管在极端天气事件预测方面仍需改进，该框架已展现出通过联邦学习(FL)实现跨区域推广的潜力，为应对全球水资源短缺挑战提供了可扩展的技术路径。